检索结果-南通市图书馆

作者：钱龙昆明理工大学

学位级别：硕士

参考作物蒸散量(Reference Crop Evapotranspiration,ET)是实际工作中计算作物蒸散量的关键因素。其对农田水利工程的规划设计具有重要的参考价值,对预测耕地需水量和优化水资源管理具有重要意义。现如今ET标准的主流计算方法是由国际... 详细信息

参考作物蒸散量(Reference Crop Evapotranspiration,ET)是实际工作中计算作物蒸散量的关键因素。其对农田水利工程的规划设计具有重要的参考价值,对预测耕地需水量和优化水资源管理具有重要意义。现如今ET标准的主流计算方法是由国际粮食与农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)推荐的Penman-Monteith(FAO-56 PM)法,这种方法结合了能量平衡和空气动力学理论,可以广泛应用在不同的气候条件下以及不同的国家或地区,但需要许多气象因子。由于我国气象站分布不均,从而导致部分地区获得准确完整的气象因子相对困难,基于再分析产品的ET数据集可以弥补地面气象平台数据在时间上的不连续性和空间上的不足。然而,必须进行严格评估,来验证再分析产品CLDAS是否具有应用价值;并且当气象数据不足时,使用再分析数据或机器学习来计算ET仍存在困惑。因此,本文首次评估了中国气象局正式发布的第二代CLDAS数据集估算ET的能力(以本地气象站数据作为参考数据集),以五种气象因子和ET为研究对象,探索在中国不同地区下CLDAS再分析数据的气象数据与本地气象站点的数据的相关性。具体内容如下:(1)基于已下载的CLDAS网格数据和689个本地气象站点的数据对五种气象因子(相对湿度RH,风速U,最低气温T,最高气温T,以及太阳辐射R)进行预测和评估,并且利用FAO Panmen-Monteith公式对2017-2020年计算逐日ET,使用4种统计指标,评估该方法下不同年份、区域和季节下估算ET的适用性,揭示了CLDAS再分析数据的不同气象因子和组合对拟合估算性能的影响。(2)评价了本地气象站点在不同数据缺失情况下用CLDAS进行替换,利用Penman-Monteith(FAO-56PM)公式来估算中国各地区ET,数据采用7个不同气候区内的43个站点从2017到2020年的气象数据,设置了8种参数组合来计算,并与两种机器学习模型(XGB、GPR)所计算的ET结果进行对比分析,以及探究不同气象数据缺失情况下更适合估算中国地区ET的方法,为ET的估算提供一种全新的选择!得出的主要结论如下:(1)除青藏高原(QTP)地区外,CLDAS的气温数据在所有地区都具有较高的精度,而全球太阳辐射数据精度一般,相对湿度和风速数据质量较差。除QTP外,ET的总体精度是可以接受的,但也有不到15%(103个)的站点存在较大误差。就季节而言,误差在夏季最大,冬季最小。该数据集的ET也存在年际差异。总体而言,CLDAS数据集预计在内蒙古草原地区、台湾东北部、半北部温带、湿润半湿润暖温带和亚热带地区具有良好的适用性,但在其他地区存在一定的风险。此外,在所有季节中,夏季和春季的偏差最小,其次是秋季和冬季。从2017年到2020年,2019年和2020年的偏差最小。沿海地区和不同气候带的边界地区也表现不佳并呈现高估。(2)在缺失一种气象数据的情况下:当缺失本地数据U或RH时,推荐使用CLDAS方法,即用CLDAS网格数据U或RH替换本地气象站点的数据来计算,或机器学习的方法来预测ET;当缺失本地数据R时,即在组合3下,CLDAS方法预测的性能明显下降,推荐使用机器学习来预测ET。因此在CLDAS网格数据中,太阳辐射R对预测ET的误差影响较大;在缺失两种气象数据的情况下:三种方法预测ET的表现均有不同程度的下降。并且我们建议在缺少气象因子数据RH和U时,即在组合6下可以使用相应的CLDAS网格数据代替本地数据或机器学习的方法预测ET,此外组合6也是一个具有很高性价比的组合,只需要相对较少的本地实测数据下拥有很好的预测的性能;而当缺少数据涉及到R时,建议使用机器学习的方法来预测ET。从而得出网格数据R影响ET估算精度的程度相对于其他气象因子数据更大一些;在缺失多种气象数据的情况下:在组合7下,即在缺失本地数据R、U和RH时,建议使用机器学习方法GPR进行预测ET。另外在全部数据均缺失时,推荐用网格数据全部代替来计算ET且预测表现良好。此外本文也对不同组合下CLDAS方法在七个区域内的预测性能进行了分析,综合来说在七个区域内都有一个较好的表现,本文得出在区域1～4内的表现相对较好,区域5～7内表现可能会出现波动。综上所述,CLDAS网格数据在估算ET时,T,T,RH,U精度较高,计算结果精度较好并建议使用,而网格数据R会很大程度降低ET的估算精度。

关键词：参考作物蒸散量再分析数据集 CLDAS 机器学习预测

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基于再分析数据集的玛纳斯河径流模拟研究

基于再分析数据集的玛纳斯河径流模拟研究

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作者：唐豪石河子大学

学位级别：硕士

气象数据是水文过程研究的关键因素,然而流域上游受到地形复杂等影响导致气象站点稀缺,长期连续的实测气象资料的缺乏限制着流域水文过程研究。再分析数据具有空间连续、覆盖面广、时间序列长的特点为资料缺乏地区的径流模拟提供了新的... 详细信息

气象数据是水文过程研究的关键因素,然而流域上游受到地形复杂等影响导致气象站点稀缺,长期连续的实测气象资料的缺乏限制着流域水文过程研究。再分析数据具有空间连续、覆盖面广、时间序列长的特点为资料缺乏地区的径流模拟提供了新的解决方案。目的:现有的再分析数据集采用了不同的同化算法以及可利用的资料也有所差异,其空间分辨率、时间序列长度以及准确性也所不同。在此背景下,开展再分析数据准确性评价以及径流模拟中的适用性分析对我国西北无资料地区水文过程研究具有重要意义。方法:本文首先根据站点实测数据分析了水文气象要素的时空演变规律,采用Sen-MK法、重标极差法和Pettitt检验以及揭示了流域内降水、径流以及气温的趋势和突变情况并对降水和径流进行集中度和集中期差异分析;其次采用相关系数、中心化均方根误差、标准差、平均误差和相对误差等指标评价了ERA5-Land、CMFD和CFSR数据集的降水和气温数据在流域不同区域准确性并利用空间插值对再分析数据在空间分布上差异进行了分析;最后将不同数据集进行格式转换等处理,构建了SWAT和Ada Boost两种不同类型的水文模型,评价了再分析数据在径流模拟中的适用性。结果:(1)玛纳斯河流域降水存在明显的空间异质性,表现出从荒漠-绿洲-山区递增的趋势;山区降水的季节性变化更强,从集中度和集中期上表现为肯斯瓦特站降水的集中度要更高于流域下游的其他站点,降水的集中期为每年的5～6月份。玛纳斯河流域径流、降水和气温呈现出上升趋势,肯斯瓦特站径流量相较于降水和气温其上升趋势显著且具有较强的持续性。(2)三种再分析数据集在气温上与实测数据具有较高的相关性,对气温的模拟能力要好于降水。在与实测数据对比中CFSR气温表现最差,CMFD与ERA5-Land表现较为接近。ERA5-Land降水的准确性在流域内最为稳定且对降水事件的探测能力最强,在数值上ERA5-Land存在一定的高估;CMFD降水在不同区域的准确性表现存在较大的差异,其在绿洲区表现要显著好于山区和荒漠;CFSR在降水上偏差最大,尤其在荒漠区域偏差更为显著。(3)降水空间分布上ERA5-Land更符合实际情况,CMFD夏季降水中心更偏向流域上游高海拔区域,CFSR降水中心与ERA5-Land分布类似,且CFSR降水中心较为固定。CMFD冬季降水中心更偏向流域中游的绿洲。温度由于受海拔影响明显,三种数据集在空间分布上差异不大,但数值上CMFD的最低气温明显低于其他数据集。(4)再分析数据集在SWAT模拟结果中ERA5-Land拟合最好,验证期NSE和R分别为0.83和0.95,取得了较好的模拟效果,ERA5-Land降水量偏高导致模拟结果高于实测流量。CMFD在SWAT模型中表现最差,其模拟结果远低于实测流量,在部分地区使用CMFD数据需对其验证。(5)数据集在Ada Boost模型中的表现要好于SWAT模型,Ada Boost模型由于对输入数据的限制更少其更适用于资料缺乏地区。Ada Boost模型的泛化能力弱于SWAT模型,所有数据集在Ada Boost模型的验证期模拟精度都出现了下滑,其中CMFD下滑最为明显,ERA5-Land表现最佳。结论:三种再分析数据中ERA5-Land数据集在不同类型水文模型径流模中都取得最佳的拟合结果,ERA5-Land数据集可作为水文模拟气象输入数据。

关键词：玛纳斯河流域再分析数据集水文模型径流模拟

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我国范围内多个再分析地表通量数据集的可信度分析

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浙江大学学报（理学版） 2006年第2期33卷 231-239页

作者：韩兴汤燕冰金华气象台浙江金华321000 浙江大学地球科学系浙江杭州310027

利用NCEP/NCAR(NCEP1)、NCEP/DOE(NCEP2)及ECMWF的再分析地表通量(感热和潜热通量)资料,以及由经验公式计算得出的我国地表通量的气候值(以下简称气候值),采用可视化分析、统计分析和天气气候学诊断方法,分析了三组再分析数据集的地表... 详细信息

利用NCEP/NCAR(NCEP1)、NCEP/DOE(NCEP2)及ECMWF的再分析地表通量(感热和潜热通量)资料,以及由经验公式计算得出的我国地表通量的气候值(以下简称气候值),采用可视化分析、统计分析和天气气候学诊断方法,分析了三组再分析数据集的地表感热、潜热通量,以及基于地表热通量的鲍文比和地表热源在不同季节的空间分布和年变化,并与气候值做了比较.结果显示,尽管存在一些共同的问题(如三组再分析数据集潜热通量的值明显偏大),但不同再分析地表通量所反映的我国不同季节地表感、潜热通量的空间分布和年变化趋势与气候值的分布是一致的.总的来看,ECMWF再分析是最合理的,其次为NCEP2,最后为NCEP1.

关键词：再分析数据集地表通量中国

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再分析数据在玛纳斯河径流模拟中适用性研究

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干旱区地理 2024年第8期47卷 1348-1357页

作者：刘渤陈伏龙唐豪姜龙王统霞石河子大学水利建筑工程学院新疆石河子832000 寒旱区生态水利工程兵团重点实验室新疆石河子832000 新疆石河子水文勘测局新疆石河子832000

气象数据是水文过程研究的关键因素,但是因为流域地形复杂,上游没有足够实测数据的气象站点,流域水文过程研究在较大程度上受到了限制。以玛纳斯河流域为研究区,研究对象选取CMFD、ERA5-Land和CFSR 3种再分析数据,构建基于物理过程的SWA... 详细信息

气象数据是水文过程研究的关键因素,但是因为流域地形复杂,上游没有足够实测数据的气象站点,流域水文过程研究在较大程度上受到了限制。以玛纳斯河流域为研究区,研究对象选取CMFD、ERA5-Land和CFSR 3种再分析数据,构建基于物理过程的SWAT模型和基于数据驱动的AdaBoost模型,验证不同数据集在2种类型水文模型中径流模拟的适用性,选用纳什效率系数(NSE)和决定系数(R^(2))进行定量分析。结果表明:(1)数据集在AdaBoost模型中的表现要好于SWAT模型,各数据集和气象站NSE与R^(2)均有所提升,AdaBoost模型由于对输入数据的限制更少其更适用于资料缺乏地区。(2)验证期ERA5-Land在2种模型中拟合效果均为最好(ERA5-Land+SWAT:NSE=0.83,R^(2)=0.85;ERA5-Land+AdaBoost:NSE=0.87,R^(2)=0.87),再分析数据集ERA5-Land可为西北实测气象资料不足的干旱区径流模拟提供参考。

关键词：再分析数据集 AdaBoost模型 SWAT模型径流模拟玛纳斯河流域

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基于中国CRA-40再分析数据计算大气去混频模型及其质量评估

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武汉大学学报(信息科学版) 2023年

作者：熊大伟游为余彪刘充范东明西南交通大学地球科学与环境工程学院

大气与海洋非潮汐高频质量变化是时变重力场反演过程中需要精确建模并提前扣除的重要误差来源，随着我国重力卫星计划的推进，实现这一地球重力场背景力模型的国产化具有重要意义。CRA-40为中国第一代大气再分析产品，对其表面压力与温... 详细信息

大气与海洋非潮汐高频质量变化是时变重力场反演过程中需要精确建模并提前扣除的重要误差来源，随着我国重力卫星计划的推进，实现这一地球重力场背景力模型的国产化具有重要意义。CRA-40为中国第一代大气再分析产品，对其表面压力与温度数据的比较结果表明其数据质量与第三代全球再分析产品相当。以CRA-40为输入数据计算了一套大气去混频模型CRA-40-AD，从球谐系数、KBRR残差、反演时变重力场三个层面对其做质量评估。评估结果表明，CRA-40-AD与GFZ AOD1B RL06（RL06）在谱域以及时域相关性较好，与RL06的谱域差距在约20阶之后小于GRACE模拟精度；CRA-40-AD与RL06的星间距离变率残差RMS差异不足20 nm/s，满足当前GRACE K波段测距系统的精度；CRA-40-AD与RL06反演时变重力场的大地水准面高阶方差曲线的数值差异在0～0.6 mm之间，满足地球重力场1 mm的大地水准面精度要求。对CRA-40大气再分析计算大气去混频模型的多方验证表明CRA-40-AD模型满足当前时变重力场反演的要求，有望实现大气去混频产品的完全国产化。

关键词：大气去混频模型 CRA-40 再分析数据集重力场模型 GRACE

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基于再分析资料的气溶胶辐射特性及数据压缩感知研究

基于再分析资料的气溶胶辐射特性及数据压缩感知研究

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作者：李军章哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

大气气溶胶是悬浮在大气中的固态或液态颗粒所组成的气态分散系统,气溶胶中的组分,如可吸入颗粒物(PM),能够长时间悬浮于空气中,其在大气中的浓度越高,空气污染越严重,故大气气溶胶的多维度信息对于了解和预测大气污染情况是极为重要的... 详细信息

大气气溶胶是悬浮在大气中的固态或液态颗粒所组成的气态分散系统,气溶胶中的组分,如可吸入颗粒物(PM),能够长时间悬浮于空气中,其在大气中的浓度越高,空气污染越严重,故大气气溶胶的多维度信息对于了解和预测大气污染情况是极为重要的。然而,大气气溶胶具有明显的时空异质性,在不同的空间和时间下气溶胶的微观信息和宏观信息复杂而多变,仅通过理论方法难以得到准确的大气气溶胶信息,故气溶胶遥感探测成为了获得多种气溶胶参数的有效手段之一,但遥感探测存在数据缺失的情况。气溶胶再分析数据集作为新兴的多源融合数据集,具有在时间和空间上连续而完整的优点,然而,再分析数据集与地基数据一致性及时空分布特征的研究不成熟,且其压缩感知方法的重构效果较差,这在一定程度上增加了大气气溶胶再分析数据集传输、存储及使用的难度,所以进行再分析数据集一致性验证、时空分布特征和压缩感知方法的研究具有重要意义。本文从相关性分析、偏差分析和数据分布特征等方面,对再分析数据集的气溶胶光学参数进行了一致性分析,发现MERRA-2的气溶胶光学厚度和波长指数数据相比CAMS偏差更小,两个数据集的气溶胶光学厚度在特定地区和特定时间能够较准确地估计地基值,而波长指数的精度则较差。分析了再分析数据集气溶胶光学参数、组分浓度和辐射强迫的时空分布,研究发现:MERRA-2与CAMS的气溶胶光学厚度有一定的相似性,在气溶胶高负荷区域MERRA-2更低,在气溶胶低负荷区域MERRA-2更高,MERRA-2与CAMS的波长指数和单次散射反照率数据差异较大。计算了汤加火山喷发期间的辐射强迫,其时空分布显示:火山喷发产生的火山灰(粉尘)和硫酸盐等成分能够大幅增加气溶胶光学厚度,更多地散射和吸收太阳辐射,增强对地球表面和地球-大气系统的冷却效应,减少大气气溶胶向外释放的辐射能。基于人工神经网络、最佳平方逼近、自适应参数的空间加权等多种方法,较高精度地重构了再分析数据集的气溶胶光学参数,大幅压缩了其存储空间占用,最终发展了基于压缩感知概念的高精度气溶胶再分析数据变换和重构方法。本文基于再分析数据集的一致性、时空分布特征和压缩感知研究,弥补了气溶胶再分析数据集现有研究的不足,对于大气气溶胶研究及工程应用相关的数据获取和使用,具有重要意义和应用价值。

关键词：气溶胶气溶胶辐射特性再分析数据集时空分布压缩感知

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